就业率最高数据分析培训！全网独家大咖分享会：打破数据孤岛-联邦学习在金融的应用

隐私 or 精准便利？

数字化时代谁愿意交出自己的隐私？

当苹果正式推出应用跟踪透明度来保护隐私的时候，只有16%的用户选择了允许App跟踪自己的活动。

但正如苹果提示所说，有时又不得不用隐私数据来交换便利和服务质量。

于是一年后的今天，据Adjust数据分析公司统计，这一数字又回升到25%。

究竟有没有方法能做到两全其美，让互联网平台在严格保障用户隐私的前提下，仍为用户提供优质的服务？还真有。

当下最主流的一种解决方案就是联邦学习，一种用来建立机器学习模型的算法框架。

说一个“题外话”。2019年4月10日，科学家首次拍摄了星系M87一张黑洞核心的照片，该图像显示了一个明亮的环，这张期待已久的图像为迄今为止存在的黑洞提供了最有力的证据。

而拍摄到这个前无古人的照片的设备，就是一个和地球直径一般大小的望远镜，这就是视界望远镜，EHT（Event Horizon Telescope）。EHT将全球各地的望远镜连接起来，形成了具有空前灵敏度和分辨率的地球大小的虚拟望远镜。

EHT是多年国际合作的结果，这一种将全球的望远镜连接起来的新方法在机器学习领域也有同样的应用，那就是最近几年非常火爆的联邦学习（Federated Learning）。

什么是联邦学习？

联邦学习是一种带有隐私保护、安全加密技术的分布式机器学习框架，旨在让分散的各参与方在满足不向其他参与者披露隐私数据的前提下，协作进行机器学习的模型训练。

在联邦学习的框架下，用户自身的数据从始至终都停留在用户自己的手机、汽车和各类物联网设备等终端内。

同时，训练机器学习模型需要的信息会以加密、加噪声或拆分等方式保护起来，聚合到云端的服务器进行模型更新，此后云端再将更新的模型推送给用户终端。

通过这样的交互和迭代过程，服务提供商既能够训练高性能的模型为用户提供服务，同时也能保护好用户的数据隐私。

联邦学习2016年由谷歌首次提出，之后逐渐成为最近几年非常火爆的热门研究领域。

为什么使用联邦学习？

金融行业加速数字化转型的过程中，银行、保险、投资等行业都面临着有效数据欠缺与隐私保护安全的双重挑战。

以申请贷款为例，贷前评分卡的使用用来区分好、坏客户。如果能从最大的维度获取申请人的属性数据就可以更准确地判断要不要批准贷款。但是这些数据涉及客户隐私，分布在不同组织机构内，因此判断客户逾期、违约概率实际落地非常难。

如果引入了联邦学习的逾期率预测方法，可以在各方数据不出本地的情况下，联合各方数据进行训练，进而使得预测模型更加准确有效。

时刻走在数据分析领域潮流最前沿的i Data Global本周五给大家带来重磅干货：打破数据孤岛 - 联邦学习

本次大咖分享会邀请到风控贷前评分卡资深建模师来跟大家谈谈联邦学习在贷前评分卡的应用和可能遇到的问题，同时也会向大家介绍怎么通过建模预测好、坏客户。

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